¡Hola, te escribe Alberto, cofundador de Meaningful!
Bienvenid@ al episodio #1 de Meaningful Insights, un newsletter mensual sobre insights de tech y tácticas de growth. Si te perdiste el episodio #0, puedes leerlo aquí.
Hoy te contamos todo sobre ChatGPT y respondemos a las preguntas más frecuentes que nos han hecho sobre AI (Artificial Intelligence) y sus implicaciones para Growth y SEO como por ejemplo:
¿Cuándo vamos a poder sustituir redactores de SEO por ChatGPT?
¿La calidad del resultado varía según si el prompt fue en inglés o español?
¿Chat GPT aprende de mí? ¿Mientras más preguntas le hago me conoce más?
Es un episodio largo (15+ preguntas), por lo que te recomiendo que hagas click y lo leas en tu navegador.
Desde que trabajo en tech nunca había visto tanto entusiasmo y tanto talento inspirados por el potencial que ChatGPT y las LLMs (large language models) que hacen estas herramientas posibles.
Los números hablan por sí solos. ChatGPT es la aplicación más popular de la historia. TikTok alcanzó los 100 millones de usuarios en poco más de nueve meses. A ChatGPT le tomó solo 2.
En San Francisco, que sigue siendo el tech hub del mundo, no hay días suficientes en la semana para ir a todos los hackathons y meetups de AI. Todo el mundo parece estar construyendo algo alrededor de herramientas de AI "generativa". La innovación es tal y la cantidad de información tan abrumadora que es imposible seguirle el paso a todo.
Algunos dicen que la AGI, Artificial General Intelligence ya está aquí. Otros aseguran que por más impresionante que parezca algo como ChatGPT, la herramienta está basada en tecnologías ya conocidas y no tan impresionantes, a fin de cuentas ChatGPT es una red neuronal basada en arquitectura de transformers (creados por Google en 2017).
Pero mientras los expertos debaten y filosofan, no podemos negar el impacto que ChatGPT ha tenido en el día a día para muchos de nosotros. Desde que uso ChatGPT soy mucho más productivo programando y resolviendo errores en mis programas. Esta tecnología llegó como un cohete y va a revolucionar como trabajamos e interactuamos con las computadoras en los próximos meses.
Sin más, aquí nuestras respuestas a todas tus preguntas.
P1: ¿ChatGPT, tiene aplicación nativa? ¿La puedo usar desde el celular?
El programa oficial de OpenAI es solo una interfaz web a ChatGPT. No existe (aún) una aplicación mobile pero puedes acceder a la página desde tu smartphone sin problemas.
P2: ¿Es gratis o es pago? ¿Vale la pena pagarlo?
ChatGPT es gratis.
Navega a https://chat.openai.com, regístrate y podrás empezar a usarlo.
La versión paga tiene prioridad de respuesta, por lo que si no estás pagando tus interacciones con ChatGPT pueden ser muy lentas, e incluso no podrás usarlo en horas pico.
Conviene empezar a pagar por el servicio (cuesta 20 USD al mes) solo si lo estás usando cada vez más y te ayuda con tu trabajo. Una opción más barata (pero algo técnica) es que generes tus propias API Keys y uses interfaces más amigables como chatbot-ui (un proyecto open source) o servicios como TypingMind.com.
✨ En Meaningful desplegamos nuestra propia versión de chatgpt-ui para que todo el equipo pueda usar ChatGPT independientemente de donde se encuentren ya que OpenAI restringe el acceso por geolocalización.
Chatbot UI
P3: Entiendo que Chat GPT "piensa y razona", ¿cómo puedo comparar a ChatGPT con un humano? ¿Cuáles son las diferencias fundamentales?
Para decir que ChatGPT piensa y razona tenemos que definir esos términos y ponernos algo filosóficos, cosa que no vamos a hacer aquí.
ChaGPT es modelo estadístico para la predicción de texto. Todo lo que hace es utilizar el contexto de una oración que le das para predecir las siguientes palabras. El detalle es que es tan grande (billones de parámetros como ya vimos) y tan bien entrenado que las predicciones son increíblemente buenas al punto que parece que estuviese razonando.
Dicho esto, investigadores de Microsoft Research aseguran que GPT4 muestra principios de AGI (Artificial General Intelligence). Otros expertos como Gary Marcus (su más reciente artículo), resalta problemas de investigación ya que OpenAI no ha publicado detalles de la arquitectura de GPT4 ni la data de entrenamiento) y Grady Booch asegura que no.
Creo que la posición de Kevin Kelly futurista y escritor (su libro What Technology Wants marcó un antes y un después en cómo pensar sobre la tecnología) es la más acertada:
En 30 años, miraremos hacia atrás en 2023 y todos estarán de acuerdo en que, si bien está sucediendo algo con la inteligencia artificial, ahora no tenemos nada parecido a la IA. Lo que tendemos a llamar IA no se considerará IA dentro de unos años.
En este momento, el aprendizaje automático está sobrevalorado. No es consciente y no es tan inteligente como parece. Lo que estamos descubriendo es que muchas de las tareas cognitivas que hemos estado haciendo como humanos son más tontas de lo que parecen.
P4: ¿Chat GPT aprende de mí? ¿Mientras más preguntas le hago me conoce más?
Sí y no.
OpenAI afirma en su página de preguntas frecuentes que todas las conversaciones de todos los usuarios son recolectadas y pueden ser utilizadas por sus expertos en AI para seguir mejorando el sistema.
En cuanto a las preguntas y las distintas conversaciones que tenemos con el AI, debemos distinguir entre el contexto de la conversación y el aprendizaje del AI.
ChatGPT puede guardar un contexto máximo de hasta 4096 tokens (alrededor de 3000 palabras). El contexto es lo que le ayuda a responder con más detalles y mejores oraciones las preguntas que le hacemos. Pero cada 4096 tokens parte de ese contexto se le va olvidar (por eso la importancia del buen prompting que veremos más adelante).
Podemos decir entonces que ChatGPT aprende de la conversación para poder darnos mejores respuestas, pero este aprendizaje no se guarda y el contexto de cada chat que tenemos con él se mantiene aislado.
Por ejemplo, si en un chat le damos datos personales nuestros, el AI no va a tener esa información disponible para respondernos preguntas personales en una nueva conversación.
En cuanto al número de preguntas, este no influye realmente. Como hemos visto, mientras más contexto e información le demos al AI, mejores y más específicas serán sus respuestas pero hasta un cierto punto por el límite del contexto que tiene
P5: ¿Puedo entrar a ChatGPT? ¿Influye en algo usar siempre el mismo login?
Usar siempre el mismo acceso es útil para ver y manejar tu historial de conversaciones con el AI ya que todos los Chats son guardados automáticamente. Además si usas el API para crear nuevas integraciones todas las API Keys van a estar asociadas a una misma cuenta lo que te permitirá manejarlas desde una misma interfaz y asociarlas a una misma cuenta paga.
P6: ¿Por qué a veces Chat GPT da información errada o falsa? ¿Qué tanto podemos confiar en sus respuestas?
Tanto GPT3 como GPT4 fueron entrenados con data que llega hasta septiembre de 2021 por lo que no podemos confiar en que nos de información actualizada. Además, siendo modelos de generación de texto, estas herramientas intentan generar una secuencia lógica de texto de manera estadística, usando la data de su entrenamiento y el contexto de la conversación actual por lo que es fácil que "alucinen" y generen conversaciones coherentes pero completamente falsas.
Es mejor usarlo como un asistente para generar ideas y agilizar trabajo pero no usarlo como un experto en una materia que no manejamos al 100%, al menos por ahora. Dicho esto, cuando uno es el experto es más fácil confiar en las respuestas de ChatGPT, porque podemos ir ajustando las preguntas y dándole más contexto para que vaya generando mejores respuestas.
P7: ¿Es cierto que mientras mejor sean los prompts mejor serán sus respuestas?
Sí, mientras mejores sean las instrucciones (o prompts) que le demos mejores pueden ser sus respuestas.
Pero, ¿qué hace que un prompt sea bueno? Esto es algo que aún se está investigando porque no parece haber una respuesta única y concreta. Hay personas que son 10x y 100x mejores que otras usando estas herramientas. Como dice Kevin Kelly, se han convertido en "encantadores de AIs".
El prompting se ha convertido en una habilidad tan importante que varias compañías de AI están contratando "prompt engineers", expertos en crear instrucciones para sacarle el máximo provecho a estos AIs, con sueldos que incluso los programadores mejor pagados tienden a envidiar.
Para saber más sobre prompting:
P8: ¿Cómo puedo escribir mejores Prompts? ¿Cuáles tips nos recomiendas?
Como ya mencionamos, el prompt engineering es más un arte que una ciencia cierta y nos tomaría un episodio entero hablar a fondo de este tema (spoiler alert!).
Pero, si tuviera que dar lineamientos generales para buenos prompts eligiría dos:
1️⃣ Dile al AI qué hacer y cómo hacerlo. Mientras más conciso y específico tu prompt, mejor será la respuesta. Si usas prompts ambiguos o muy generales, ChatGPT va a tener que calcular muchas más opciones y posibles caminos de texto a generar.
2️⃣ Provee contexto y ejemplos de lo que necesitas en tu prompt. ChatGPT va a generar mejor texto si le damos data que pueda usar como semilla y ancla para sus cálculos.
P9: Si el prompt incluye una lista larga de elementos, por ejemplo, a categorizar, ¿por qué ChatGPT se queda a medias?
A veces la herramienta no termina de producir la respuesta simplemente por errores del sistema o errores en la red debido a la alta carga de usuarios conectados simultáneamente. De hecho, han habido varios apagones del servicio debido a que no logran escalar la infraestructura lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda.
Pero si el mensaje es muy largo es probable que estés llegando al límite de tokens que tiene ChatGPT para una respuesta. Como vimos anteriormente el AI tiene un contexto máximo de 4096 tokens (poco más de 3000 palabras), si la suma de tu pregunta + la respuesta superan este número ChatGPT no logrará completar la respuesta y generará texto incompleto.
P10: ¿La calidad del resultado varía según si el prompt fue en inglés o español?
Esto es algo difícil de medir ya que no tenemos acceso al corpus de data que OpenAI usa para entrenar estos modelos. Solo sabemos que ellos recopilaron la mayor cantidad de data pública que consiguieron en Internet, incluyendo cientos de millones de Tweets, artículos de Wikipedia, etc.
Si tomamos en cuenta que la mayoría de los desarrolladores de OpenAI usan inglés como su primer idioma y que más del 50% de la data pública en Internet está en inglés, podemos decir que las respuestas de ChatGPT van a ser mejores en inglés que en otros idiomas. ¿Qué tan mejores? Esto dependerá del prompt, del contexto, y del tema.
P11: Para SEO, ¿es seguro usar ChatGPT o Google nos va a penalizar?
Hasta hace poco Google no tenía una posición clara sobre contenido generado por AIs vs. contenido generado por humanos. Con la llegada de ChatGPT y la explosión de contenido generado por AIs que esto ha traído, Google publicó un artículo con sus lineamientos generales.
En resumen, Google utiliza un sistema complejo de ranking (compuesto por varios modelos de AI) que busca recompensar contenido que le sume valor al usuario y que demuestre experiencia, conocimiento, autoridad y fiabilidad o EEAT en inglés (expertise, experience, authoritativeness, and trustworthiness). Esto quiere decir que mientras que el contenido que publicamos sea de alta calidad y valioso para el usuario, Google no nos penalizará si usamos herramientas de AI.
P12: ¿Cuándo vamos a poder sustituir redactores de SEO por ChatGPT?
Todo depende del tipo de contenido que estés produciendo para SEO.
Si estás buscando optimizar headings, meta tags, descripciones de producto, etc. hay mucho que ya se puede hacer con los APIs de OpenAI y accesos a data reciente de SEO (ChatGPT no tiene acceso a data real a menos que uses los plugins que aún están en versión alfa).
De hecho, en Meaningful hemos optimizado ciertos procesos con nuestra app interna de Slack que utiliza (entre otros) el API de ChatGPT.
P13: ¿Qué tanto conocimiento de SEO debe tener quien genere contenido con ChatGPT?
El expertise en SEO, como en otras áreas, no va a desaparecer.
De hecho, creo que más bien se va a abrir cada vez más la brecha entre los expertos y los que saben poco. Amjad Masad, CEO de Replit, refiriéndose al aumento de productividad que los AI de generación de código habla de los programadores 1000x y no de los programadores 10x.
Así mismo, en cada área del Martech veremos especialistas 1000x más productivos con el apoyo de AI que antes.
P14: Parece que GPT4 es muy podersoso, ¿se puede copiar un artículo directamente de ChatGPT?
No recomiendo en lo absoluto hacer copy/paste de contenido de GPT4 ni de ningún otro AI para publicarlo en la web.
Ya vimos que estos AI son herramientas que generan texto, pero pueden fácilmente generar contenido semánticamente correcto, pero completamente equivocado. Además para demostrar EEAT ante los algoritmos de Google tenemos que asegurarnos que el contenido producido sea correcto y sume valor al lector.
Por los momentos, lo mejor es usar estas herramientas como una ayuda para la generación de contenido y siempre, siempre editar y revisar el contenido antes de publicarlo.
P15: ChatGPT vs Github Copilot u otras tecnologías similares. ¿Qué diferencia hay entre ambas IA?
ChatGPT es un modelo de generación de texto que no ha sido afinado para ningún tipo de tarea específica mientras que herramientas como Github Copilot han sido re-entrenadas y afinadas en contenido especializado en un área. En el caso de Github Copilot, se entrenó un modelo de AI en código fuente de miles de proyectos de públicos y se creó una herramienta para auto-completar funciones y expresiones y ayudar a los programadores a ser más productivos.
Si bien ChatGPT es increíblemente bueno en una amplia gama de tareas y temas (por la enorme cantidad de datos que se usaron para su entrenamiento), vamos a ver cada vez más AIs especializados en distintas tareas. Muy pronto vamos a tener "copilotos" para la gran mayoría de trabajos y tareas que requieran texto y computadoras.
To be continued…
En la parte 2 de este episodio estaremos hablando de aspectos más avanzados de la AI generativa:
¡Nuestros prompts favoritos! 🔥🔥
Plugins de ChatGPT
Plugins de LangChain
AutoGPT (el futuro del futuro)
AGI
Y seguiremos respondiendo a tus respuestas. Haz click aquí para enviarnos tus preguntas.
Brainfood
🎙️ Accionables Podcast
En el segundo episodio de nuestro podcast, Orlando se sentó con Caio Demetrio, líder en HR y Talent Aquisition en compañías como Nubank, Oracle, Nissan, Coca-Cola FEMSA y ahora las Naciones Unidas. ¡No te lo pierdas!
Algunos de los temas que conversaron:
¿Qué hizo bien Nubank? ¿Qué deberíamos entender del área Gente y Cultura (RRHH)?
Traer al mejor talento y desarrollarlo: Find, Grow, Keep
¿Cómo las Startups pueden traer buen talento sin competir por salario?
📚 The Martech Handbook de Darrell Alfonso
Este es el mejor libro que he leído sobre qué realmente es el Martech (Marketing + Technology). Desde CEOs y programadores hasta expertos en Marketing le van a sacar provecho a este libro. Aquí nuestro resúmen.
🤖 ChatGPT como CTO
De los casos de uso más creativos que he visto de ChatGPT, el de usar al AI como CTO y experto en producto, es de mis favoritos.
En Twitter, Ihor Stefurak nos cuenta como usó a ChatGPT como un CTO y logró vender su prototipo en un par de semanas. Y en la más reciente edición de la revista Mercury Meridian, Shreeda Segan nos cuenta como un diseñador y freelancer utilizó ChatGPT para generar ideas de producto y como logró lanzar su idea y captar inversores en unas pocas semanas.
¿Tienes alguna pregunta sobre Growth, Tech o ChatGPT? Nos encantaría ayudarte.
¡Leemos todas las respuestas!
— Alberto, Orlando y el equipo de Meaningful